PPT面板数据模型﹝精﹞.ppt
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第2章 面板数据模型.ppt
第2章 面板数据模型;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*;*
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面板数据模型.ppt
第九章面板数据模型;;第一节面板数据与面板数据模型;如果混合数据包含的观测值来自从一个大总体中随机抽样的主体不同时期的数据，那么此类混合数据称为非面板混合数据。
例如，我们每年对北京市固定的一万户家庭消费的观测记录所得到的数据集就是面板数据；而我们每年对北京市居民家庭随机抽样一万户家庭消费的观测记录所得到的数据集就是非面板混合数据。在实践中，面板数据通常比非面板混合数据更有用，这是因为面板数据中的地区、公司、人员等横截面个体在各时期中一直保持不变，这使得我们更易于对这类个体随着时间的推移所发生的变动进行比较和分析。;相应地，我们将基于面板数据的回归模型称为面板数据模型〔paneldatamod
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第2章 面板数据模型.ppt
* 四、例子：新凯恩斯混合Phillips曲线的估计 新凯恩斯混合Phillips曲线的回归方程可以表述为： (2.4.17) 举例：基于1992～2007年中国大陆29个省市区的统计数据对模型(2.4.17)进行差分GMM方法估计。结果为： (2.4.18) t值 186.8387 109.6812 19.7960 12.8279 p值 0.0000 0.0000 0.
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第11章 面板数据模型.ppt
Hausman检验结果 检验结果的P值为0.6366，不显著，所以我们最后选择随机效应模型。 * P值在10%以下，选择固定效应 * 固定效应模型估计说明 固定效应模型中个体效应和随机干扰项的方差估计值分别为sigma_u 和sigma_e，二者之间的相关关系为rho。 最后一行给出了检验固定效应u_i是否显著的F统计量和相应的P值（联合显著性检验，原假设：所有u_i都等于0），本例中固定效应非常显著。 六、动态面板数据模型 很多经济关系本质上具有动态性，面板数据的优势之一就是它有助于更好地理解动态调整过程。 如Acemoglu等(2005)关于民主与教育之间动态关系的研究中(From Ed
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第五讲 面板数据模型.ppt
计量经济学;;面板数据定义;;;;二、模型分类;;混合模型的估计结果;;;;;;;;;;三、面板数据模型的估计方法;;;;;;四、模型的选择与检验;;;;服从 分布;;; 第五讲 结束
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《面板数据模型》课件.ppt
《面板数据模型经典》;课程概要;什么是面板数据;面板数据的基本特征;面板数据的应用领域;面板数据分析的优势;固定效应模型;随机效应模型;选择固定效应还是随机效应;估计固定效应模型;估计随机效应模型;哈斯曼检验;混合模型;动态面板数据模型;代际效应模型;面板数据处理方法;稳健标准误处理;内生性问题处理;缺失值处理;异质方差和自相关处理;面板数据建模实例;案例一：制造业生产率分析;案例二：教育投资收益率分析;案例三：健康生活质量影响因素;案例四：汽车需求预测;案例五：广告投放效果评估;;数据收集和准备的注意事项;
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动态面板数据模型.ppt
动态面板数据模型 动态面板数据模型的意义是，能够揭示被解释变量的动态变化特征。 动态面板数据模型的一般形式： 在（1）式中，ui为非观测截面个体效应。 动态面板数据模型的估计，通常采用广义矩方法（GMM）。 1、差分GMM(DIF-GMM) Arellano和Bond(1991)提出了DIF-GMM估计方法，通过对（1）式进行差分，消除由于未观测到的截面个体效应造成的遗漏变量偏误。 由（1）式知，yit-1是εit-1的函数，因此（2）式中的 与 是相关的。在估计（2）式
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第4章-面板数据模型(张晓峒).ppt
例3: 加入人力资本的生产函数研究 人均产出 y 对人均资本 K 的面板数据散点图 对数形式人均产出 Lny 对人均资本 LnK 的面板数据散点图 5．面板数据建模案例分析 （File：5panel04） （File：5panel04a） 5．面板数据建模案例分析 例3: 加入人力资本的生产函数研究 人均产出 Lny 对人均受教育时间 edu 的面板数据散点图 对数形式人均产出Lny 对人均受教育时间 edu 的面板数据散点图 结合图形分析，建立如下计量模型: （File：5panel04） （File：5panel04a） 第4章 面板数据模型 第4章 面板数据模型 动
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面板数据模型讲解.ppt
四、例子：新凯恩斯混合Phillips曲线的估计 新凯恩斯混合Phillips曲线的回归方程可以表述为： (14.4.17) 举例：基于1992～2007年中国大陆29个省市区的统计数据对模型(14.4.17)进行差分GMM方法估计。结果为： (14.4.18) t值 186.8387 109.6812 19.7960 12.8279 p值 0.0000 0.0000 0
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第7讲面板数据模型(FixedEffectRandomEffect).ppt
问题和动机
遗漏重要变量或有明确的非观测效应
动态效应
原理
离差消除不可观测效应
综合利用截面和时间序列信息
方法
例子;一．面板数据定义;基本模型;二. 固定效应模型;对模型（2）;1. 关于;（2）估计;得;线性约束检验（有n-1个约束方程）;3. 对固定效应的模型（2）设定和估计;（2）估计;三. 随机效应模型（Random Effect） ;关于wit的假定：;3. 估计方法;2. 分解;2. 分解（续）;（3）单位内估计和单位间估计的关系; 被解释变量: 消费支出y 单位：元
解释变量: 纯收入x 单位：元;;3. 模型结果展示：;;;;4. 结果分析 ;从随机
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面板数据模型dxg.pdf
中级计量经济学 436
第 11章 面板数据模型
11.1 面板数据模型概述
11.1.1 面板数据的含义
面板数据 （panel data ）也称平行数据，或时间序列截面数据（time series and cross section
data ）或混合数据（pool data ），是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本
观测值所构成的样本数据。面板数据从横截面上看，是由若干个体在某一时刻构成的截面观
测值，从纵剖面上看是
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2-面板数据模型-摘要.ppt
Lecture 2 面板数据型工作文件（Panel）画图 混合数据型工作文件（Pool）画图 * 面板数据模型结束. * * * 7.2 IPS（Im-Pesaran-Shin）检验（1997, 2002，不同根情形） IPS检验是左单端检验，因为IPS= 6.5 -1.65，所以存在单位根。 EViews 5.0操作步骤：在面板数据窗口点击View选Unit Root Test功能。在Test Type中选Individual root – Im, Pesaran。 * 7．面板数据的单位根检验 * * * 8．面板数据的协整检验 * 8．面板数据的协整检验 * * 8．
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第四讲 面板数据模型.ppt
第四讲 面板数据模型 第一节 面板数据与面板数据模型 第二节 固定影响模型 第三节 随机影响模型 第四节 SUR模型 *第五节 随机系数模型 *第六节 动态面板数据模型 推荐书籍： 1.白仲林 面板数据的计量经济分析 南开大学出版社2008 2.朱建平，胡朝霞 高级计量经济学导论 北京大学出版社 2009 3.横截面与面板数据的经济计量分析 伍德维奇 中国人民大学出版社 2007 4.巴尔塔基 面板数据计量经济分析 张晓峒 机械工业出版社 2010 5.面板数据计量经济学 阿雷拉诺 朱平芳上海财经大学出版社 2008 6.面板数据模型的检验方法 陈海燕 经济科学出版社 2
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2-面板数据模型-教程.ppt
Lecture 2
面板数据模型理论与应用
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Cheng Hsiao
Baltagi
白仲林著
Baltagi著 白仲林主译
因家庭调查得到的面板数据越来越多，面板数据的计量分析可以说是过去三十年社会应用研究领域所取得的最重要的进展。
－Fitzgerald, Gottschalk 和Moffitt（1998, P252）
3
数据类型
“面板数据”一词指的是一部分家庭、国家或企业等在一段时期内的观测值所构成的集合。这样的数据可以通过在一段时期内对一些家庭或个体进行跟踪调查来获得。
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面板数据的优势
与截面数据模型相比较，面板数据模型控制了不可观察经济变量所引致的OLS估计的偏差。
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2-面板数据模型-课案.ppt
Lecture 2 面板数据型工作文件（Panel）画图 混合数据型工作文件（Pool）画图 * 面板数据模型结束. * * * 7.2 IPS（Im-Pesaran-Shin）检验（1997, 2002，不同根情形） IPS检验是左单端检验，因为IPS= 6.5 -1.65，所以存在单位根。 EViews 5.0操作步骤：在面板数据窗口点击View选Unit Root Test功能。在Test Type中选Individual root – Im, Pesaran。 * 7．面板数据的单位根检验 * * * 8．面板数据的协整检验 * 8．面板数据的协整检验 * * 8．